Este necesar să se facă un sampling apropiat de realitate sau cu un echilibru al claselor în timpul antrenamentului YOLO pentru detectarea obiectelor rare?

În antrenarea YOLO pentru detectarea obiectelor rare, este important să se țină cont de echilibrul claselor, dar abordarea depinde de sarcină și de date. Dacă se folosește o eșantionare apropiată de distribuția reală (adică cu dezechilibru natural), modelul poate învăța prost să recunoască clasele rare din cauza lipsei de exemple.

De aceea, se aplică adesea tehnici de echilibrare, cum ar fi eșantionarea cu un număr egal de exemple pentru fiecare clasă sau utilizarea metodelor de augmentare a datelor pentru clasele rare. Acest lucru ajută modelul să distingă mai bine obiectele rare.

Cu toate acestea, o echilibrare artificială excesivă poate duce la supraînvățare pe clasele rare și la scăderea performanței generale.

Abordarea optimă este combinarea echilibrării claselor ținând cont de distribuția reală, de exemplu, utilizând funcții de pierdere ponderate sau focal loss, care reduc influența claselor frecvente și accentuează cele rare.

Exemplu de utilizare a eșantionării ponderate:

# Exemplu de pseudocod pentru echilibrarea claselor
from torch.utils.data import WeightedRandomSampler

class_sample_counts = [1000, 100, 50]  # numărul de exemple pentru fiecare clasă
weights = 1. / torch.tensor(class_sample_counts, dtype=torch.float)
samples_weight = weights[labels]
sampler = WeightedRandomSampler(samples_weight, num_samples=len(samples_weight), replacement=True)

# Utilizați sampler-ul în DataLoader